我國商業(yè)銀行凈利差影響因素分析
——基于巴塞爾協(xié)議Ⅲ背景

□李興鳳

（對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 金融學(xué)院，北京 10029）

2008年全球性金融危機(jī)的爆發(fā)令全球經(jīng)濟(jì)再次陷入嚴(yán)重衰退，10年后的今天銀行系統(tǒng)作為此次金融危機(jī)的中心所受到的強(qiáng)烈沖擊痕跡仍在。一方面，銀行吸收存款以提供信用的優(yōu)勢(shì)被削弱，銀行必須提高存款利率以保證資金來源減小貸存比（Acharya and Mora，2015）[1](p1-43)。經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生時(shí)，投資者不再投資于風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高的商業(yè)票據(jù)、公司債券和股票等金融工具，而是更傾向于投資風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低的銀行存款等以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)（Gatev and Strahan，2006）[2](p867-892)。但如果爆發(fā)以銀行為中心的金融危機(jī)，資金沒有政府擔(dān)保銀行存款便失去吸引力，致使銀行失去部分流動(dòng)性。

另一方面，危機(jī)暴露出當(dāng)時(shí)銀行監(jiān)管的缺陷。危機(jī)后2010年出臺(tái)的《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》加強(qiáng)了銀行信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管，并新增兩項(xiàng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管指標(biāo)（即流動(dòng)性覆蓋率（LCR）和凈穩(wěn)定性融資率（NS?FR））。同時(shí)，一級(jí)資本比率由4%上升至6%，一級(jí)核心資本由2%提高至4.5%。2012年6月7日，我國銀監(jiān)會(huì)發(fā)布了《商業(yè)銀行資本管理辦法（試行）》，規(guī)定核心一級(jí)資本充足率不得低于5%，一級(jí)資本充足率不得低于6%，資本充足率不得低于8%。正常條件下系統(tǒng)重要性銀行和非系統(tǒng)重要性銀行的資本充足率分別不低于11.5%和10.5%。巴塞爾協(xié)議的補(bǔ)充和完善加強(qiáng)了對(duì)銀行所面臨風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管并提高了對(duì)銀行資本的要求，銀行將面臨增加資本或者縮小放貸風(fēng)險(xiǎn)范圍的兩難困境。銀行融資成本的提高和貸款風(fēng)險(xiǎn)的有意規(guī)避都會(huì)使銀行凈利差縮減。

綜合以上兩方面來看，銀行存款利率的調(diào)整以及《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和資本的要求提高，使我國商業(yè)銀行主要收入來自凈利差的盈利模式受到影響。在2008年金融危機(jī)期間約一半的商業(yè)銀行違約是由信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)共同造成的（Imb?ierowicz and Rauch，2014）[3](p242-256)。風(fēng)險(xiǎn)的累積最終使金融危機(jī)發(fā)生，那么信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于銀行凈利差的影響如何呢？銀行是否會(huì)承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)來博取更大的收益呢？本文在此背景下探究中國商業(yè)銀行凈利差與信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，并針對(duì)我國商業(yè)銀行簡要探討了幾點(diǎn)建議。

一、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

張金清（2011）將信用風(fēng)險(xiǎn)定義為兩個(gè)層次，一是指由于借款人或交易對(duì)手不能或不愿履行合約而給另一方帶來損失的可能性，二是由于借款人的信用評(píng)級(jí)變動(dòng)或履約能力變化導(dǎo)致其債務(wù)市場(chǎng)價(jià)值的變動(dòng)而引發(fā)損失的可能性[4](p13)。與之類似，美國銀行把信用風(fēng)險(xiǎn)分為違約風(fēng)險(xiǎn)和遷移風(fēng)險(xiǎn)兩種。其中違約風(fēng)險(xiǎn)是由于貸款人或者交易對(duì)手違約造成的損失；遷移風(fēng)險(xiǎn)是由于貸款人信用質(zhì)量惡化造成的損失。本文中信用風(fēng)險(xiǎn)的代理變量是按照五級(jí)分類法計(jì)算的不良貸款率（五級(jí)分別為正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑、損失，其中不良貸款包括次級(jí)、可疑、損失），用到了其在時(shí)間序列上的數(shù)據(jù)，因此包含了定義上兩個(gè)方面的信用風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是指由于流動(dòng)性不足而導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)值在未來產(chǎn)生損失的可能性（張金清，2011）[4](p23)。本文中流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的代理變量是BB測(cè)量值除以總資產(chǎn)，其中BB測(cè)量值為半數(shù)非流動(dòng)資產(chǎn)、負(fù)的半數(shù)流動(dòng)性資產(chǎn)、半數(shù)流動(dòng)性負(fù)債和負(fù)的半數(shù)非流動(dòng)性負(fù)債，主要衡量的是由于期限錯(cuò)配引起的流動(dòng)性不足。按照商業(yè)銀行經(jīng)營三原則——營利性、流動(dòng)性和安全性，商業(yè)銀行必須在獲得高利潤的同時(shí)能夠滿足客戶提取存款的需求，防止出現(xiàn)擠兌和恐慌。

現(xiàn)關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)的研究維度較廣，而關(guān)于銀行流動(dòng)性的多為理論性研究（如Bryant，1980；Dia?mond and Dybvig，1983）[5](p335-344)[6](p401-419)，實(shí)證性的文獻(xiàn)則相對(duì)較少。賈廣軍、胡振兵（2004）以魯中市轄各銀行為樣本研究集團(tuán)客戶和信貸風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，得到的結(jié)論為信息不對(duì)稱使銀行更青睞規(guī)模較大的集團(tuán)客戶，但集團(tuán)客戶的復(fù)雜性并未使銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)降低[7](p136-142)?？椎P等（2015）利用美國35家上市銀行的季度面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移工具（CRT）能否有效轉(zhuǎn)移銀行個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)CRT保護(hù)頭寸在正常時(shí)期能夠降低銀行個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)，在危機(jī)時(shí)期持有更多CRT保護(hù)頭寸的銀行反而經(jīng)歷了更高程度的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)上升，得到的結(jié)論是CRT能否有效降低銀行信用風(fēng)險(xiǎn)依賴于宏觀金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性[8](p160-174)。Loutskina（2011）認(rèn)為金融創(chuàng)新提供了新的獲得流動(dòng)性的方式，但這種新的獲取方式并不穩(wěn)定。資產(chǎn)證券化通過將非流動(dòng)性貸款轉(zhuǎn)化成現(xiàn)金作為商業(yè)銀行獲得資金的來源，但當(dāng)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)關(guān)閉時(shí)銀行也會(huì)更易于受到流動(dòng)性變動(dòng)的影響[9](p663-684)。Cornett et al.（2011）研究了銀行流動(dòng)性與其經(jīng)營之間的關(guān)系，認(rèn)為流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較大的銀行會(huì)增加持有流動(dòng)性資產(chǎn)，但這降低了發(fā)行新貸款的能力[10](p297-312)。Beltratti and Stulz（2012）通過研究2008年危機(jī)期間商業(yè)銀行的表現(xiàn)和監(jiān)管，發(fā)現(xiàn)表現(xiàn)較好的銀行在危機(jī)前夕杠桿較低、回報(bào)也較低。除監(jiān)管較嚴(yán)的國家的大銀行貸款損失降低外，不同國家間的監(jiān)管差別與銀行在危機(jī)期間的表現(xiàn)無關(guān)[11](p1-17)。另外，還有相關(guān)文獻(xiàn)研究了二者的交叉關(guān)系。微觀銀行學(xué)的兩大理論支柱——金融中介的信息不對(duì)稱性和產(chǎn)業(yè)組織方法模型，都認(rèn)為二者緊密相關(guān)。其中Diamond and Dybvig（1983）認(rèn)為不對(duì)稱信息使銀行通過資產(chǎn)轉(zhuǎn)換功能創(chuàng)造流動(dòng)性。在銀行產(chǎn)業(yè)組織理論的研究中，非流動(dòng)資產(chǎn)是銀行存在的基礎(chǔ)，銀行利潤為存、貸款利率的函數(shù)，貸款人違約和突發(fā)的資金贖回都會(huì)降低銀行利潤[6](p401-419)。Cai and Thakor（2008）研究了同業(yè)競爭對(duì)于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)相互作用的影響。銀行通過存款獲得融資，受到存款保險(xiǎn)的約束，銀行會(huì)向借款人收取比直接融資更高的流動(dòng)性溢價(jià)；如果沒有同業(yè)競爭，較高的信用風(fēng)險(xiǎn)會(huì)提高貸款流動(dòng)性，所以一家銀行對(duì)于流動(dòng)性的需求使他承擔(dān)額外的信用風(fēng)險(xiǎn)[12](p1-49)。孫安琴（2011）運(yùn)用理論模型研究未受監(jiān)管的銀行，得出持有更多風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)降低了商業(yè)銀行的穩(wěn)定性的結(jié)論[13](p102-111)。

黃張凱（2006）認(rèn)為在世界上任何一個(gè)國家，包括美國等資本市場(chǎng)發(fā)達(dá)的國家在內(nèi)，銀行貸款都是企業(yè)進(jìn)行外部融資的主要手段[14](p163-169)。Berger（1995）認(rèn)為商業(yè)銀行收益與銀行資本規(guī)模正相關(guān)，通過實(shí)證研究得出：在其他條件保持不變的情況下，每個(gè)銀行都存在一個(gè)最優(yōu)資本資產(chǎn)比率，當(dāng)銀行資本資產(chǎn)比率小于這個(gè)最優(yōu)值時(shí)，增加銀行的資本有利于銀行的營利性；當(dāng)銀行的資本資產(chǎn)比率高于這個(gè)最優(yōu)值時(shí)，增加銀行的資本反而不利于銀行的營利性[15](p404-431)。Angbazo（1997）對(duì)凈利息收益率的影響因素進(jìn)行分析，得到流動(dòng)性資產(chǎn)比率與凈利息收益率負(fù)相關(guān)。運(yùn)用美國1989—1993年銀行年度數(shù)據(jù)分析，結(jié)果表明凈壞賬額（信用風(fēng)險(xiǎn)或違約風(fēng)險(xiǎn)）與凈利息收益率有顯著的正相關(guān)性，流動(dòng)資產(chǎn)/總負(fù)債（流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)）與銀行凈利息收益率負(fù)相關(guān)。其中信用風(fēng)險(xiǎn)指違約風(fēng)險(xiǎn)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指沒有足夠的現(xiàn)金或者借款能力來滿足提取存款或者發(fā)放新貸款的需要的風(fēng)險(xiǎn)[16](p55-87)。劉莉亞等（2015）通過構(gòu)建最優(yōu)凈息差和非利息收入的理論模型并且進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，得到凈息差和非利息收入之間共同決定且相互影響的結(jié)論，影響關(guān)系因銀行的性質(zhì)不同而不同。雖然銀行非利息收入近幾年得以迅速發(fā)展，但凈利差仍是商業(yè)銀行主要收入來源[17](p110-124)。關(guān)于凈利差的影響因素的研究多基于資本角度，并將凈利差和非凈利差收入進(jìn)行比較。本文以2008年金融危機(jī)和危機(jī)后監(jiān)管的調(diào)整為背景，研究信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加是否導(dǎo)致了銀行凈利差的減少。同時(shí)，考慮凈利差的減少使銀行可利用資金減少，會(huì)增加流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)，因此選用聯(lián)立方程模型進(jìn)行估計(jì)，并運(yùn)用面板VAR（PVAR）模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，這是本文的創(chuàng)新之處。

二、數(shù)據(jù)和實(shí)證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)和研究指標(biāo)

選取我國16家上市商業(yè)銀行2007—2016年季度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為商業(yè)銀行季度報(bào)告、半年度報(bào)告、年度報(bào)告和wind數(shù)據(jù)庫。隔夜拆借利率來源于上海銀行間拆放利率官方網(wǎng)站。為了減少數(shù)據(jù)偏差對(duì)結(jié)果的干擾，對(duì)總資產(chǎn)做出自然對(duì)數(shù)處理。樣本剔除沒有公開的季度數(shù)據(jù)，采用截尾方法對(duì)極端值進(jìn)行處理，刪除5%分位數(shù)到95%分位數(shù)之外的異常值（Love and Zicchino，2006）[18](p190-210)。表1為樣本主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1：主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

主要有三個(gè)變量，信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和商業(yè)銀行收益。信用風(fēng)險(xiǎn)的代理變量是不良貸款率（cr），按照貸款五級(jí)分類制度，依風(fēng)險(xiǎn)程度將貸款依次劃分為五類：正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑和損失，其中次級(jí)、可疑和損失為不良貸款。銀行不良貸款率越高，銀行的借款人或交易對(duì)手不能按事先達(dá)成的協(xié)議履行義務(wù)的潛在可能性越高，信用風(fēng)險(xiǎn)越大。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)代理變量（lr）是Berger-Bouwman(BB)測(cè)量值（Berger and Bouwman，2009）除以總資產(chǎn)得到[19](p3779-3837)。商業(yè)銀行的凈收益變量（net）是凈利息收入比總資產(chǎn)（周開國，2008）[20](p65-76)，變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)是使用代理變量凈資產(chǎn)收益率（roe），該指標(biāo)體現(xiàn)了商業(yè)銀行自有資本獲得凈收益的能力。

其中，Berger and Bouwman（2009）根據(jù)是否包含表外業(yè)務(wù)和貸款的不同劃分方式提出了四種測(cè)量流動(dòng)性的方法，具體步驟可概括為：第一步將銀行的各種業(yè)務(wù)劃分為流動(dòng)（liquid）、準(zhǔn)流動(dòng)（semi?liquid）和非流動(dòng)（illiquid）三類；第二步賦予三類業(yè)務(wù)各自權(quán)重；第三步是根據(jù)前兩步結(jié)果計(jì)算出測(cè)量流動(dòng)性的數(shù)值。根據(jù)獲得的樣本數(shù)據(jù)本文按照到期日的劃分方法（cat nonfat），具體分類參考Berger et al（2016）[21](p115-141)、Chen（2015）[22](p54-68)。計(jì)算公式如等式（1）所示，其中cat nonfat是BB值，illiquid as?sets是非流動(dòng)資產(chǎn)，semiliquid assets是準(zhǔn)流動(dòng)資產(chǎn)，liquid assets是流動(dòng)資產(chǎn)，liabilities表示負(fù)債，其劃分亦是如此。

cat nonfat=0.5*illiquid assets+0*semiliquid as?sets-0.5*liquid assets+0.5*liquid liabilities+0*semi?liquid liabilities-0.5*illiquid liabilities （1）

（二）信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采取逐步漸進(jìn)的研究方法，首先研究信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，然后加入凈利差變量研究三者之間的關(guān)系?？紤]到兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)相互之間的影響方向不確定，因此使用聯(lián)立方程模型，如式（2）所示，其中m（max）表示j可取最大值。

其中下標(biāo)i和t分別代表各商業(yè)銀行和時(shí)間。鑒于各方程之間可能存在的關(guān)聯(lián)性，同時(shí)考慮每個(gè)內(nèi)生變量間存在的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，因此采用三階段最小二乘法（3sls）將方程組作為一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。與對(duì)每個(gè)方程分別進(jìn)行兩階段最小二乘估計(jì)相比，對(duì)整個(gè)聯(lián)立方程系統(tǒng)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)是有效率的，這是因?yàn)閮呻A段最小二乘法忽略了不同方程的擾動(dòng)項(xiàng)之間可能存在的相關(guān)性。由AIC、BIC準(zhǔn)則確定信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)立方程的滯后階數(shù)為2?？刂谱兞渴强傎Y產(chǎn)的對(duì)數(shù)、Z值、資本充足率和隔夜拆借利率，其中Z值的計(jì)算公式如等式（3）所示。

此外，運(yùn)用面板VAR（PVAR）模型進(jìn)行滯后期的穩(wěn)健性檢驗(yàn)（Love and Zicchino，2006）[18](p190-210)，估計(jì) 方 法 是 GMM 法（Wintok，Linck and Netter，2012）[23](p581-606)。面板VAR模型的優(yōu)勢(shì)在于將系統(tǒng)內(nèi)所有變量視為內(nèi)生，不提前假定誰是因變量誰是自變量，同時(shí)還考慮不可觀測(cè)的異質(zhì)性。模型如等式（4）所示。其中，yi，t表示向量{cr，lr}，fi表示商業(yè)銀行個(gè)體固定效應(yīng)，dt表示時(shí)間固定效應(yīng)，q等于2。采用前向差分法去除個(gè)體固定效應(yīng)，采用均值差分法去除時(shí)間固定效應(yīng)。

估計(jì)結(jié)果如表2、表3所示。表2聯(lián)立方程模型估計(jì)結(jié)果中信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)同期相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)上顯著，但流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)變量作為被解釋變量時(shí)在5%水平上并不顯著，因此聯(lián)立方程模型估計(jì)結(jié)果沒有得出信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間明確的關(guān)系。PVAR模型的GMM穩(wěn)健性估計(jì)結(jié)果如表3所示，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)只表現(xiàn)出了時(shí)間序列上的相關(guān)關(guān)系，得出的結(jié)論與上述相同。因此不能確定信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間具有明確的經(jīng)濟(jì)意義上的關(guān)系，與Imbierowicz and Rauch（2014）[3](p242-256)的研究結(jié)果相同。這也為下一步研究銀行凈利差與二者的關(guān)系排除了干擾，若某個(gè)自變量對(duì)因變量有影響則為直接影響，并非其他變量導(dǎo)致。

表2：信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)立方程模型3sls估計(jì)結(jié)果

表3：信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)PVAR模型GMM估計(jì)結(jié)果

表4：銀行凈利差和信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)立方程模型3sls估計(jì)結(jié)果

（三）銀行凈利差與信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)及穩(wěn)健性檢驗(yàn)銀行凈利差和信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)立方程模型是：

如前面所述，為考慮各變量之間的相互影響，依然采用三階段最小二乘法估計(jì)聯(lián)立方程模型。由AIC、BIC準(zhǔn)則確定聯(lián)立方程（5）的滯后階數(shù)為1?？刂谱兞颗c模型（2）保持一致。估計(jì)結(jié)果如表4所示。本文關(guān)心的結(jié)果是信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行凈收益的影響。從估計(jì)結(jié)果看出，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的系數(shù)顯著為正，信用風(fēng)險(xiǎn)的符號(hào)顯著為負(fù)。說明銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越大越有利于銀行凈利差增加，不良貸款率越高越不利于銀行凈利差增加。這是因?yàn)槔首鳛橘J款價(jià)格反映了貸款資產(chǎn)所包含風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，期限越長風(fēng)險(xiǎn)越大，因此長期貸款利息高于短期貸款，同時(shí)短期儲(chǔ)蓄以及拆借比定期存款成本要低，銀行持有流動(dòng)性會(huì)減少銀行獲得貸款利息；而不良貸款率的提高并不能收到預(yù)期現(xiàn)金流，但銀行仍要支付融資成本即本息，因此不良貸款率與凈利差是負(fù)向關(guān)系。這與我們的經(jīng)濟(jì)直覺相符合。PVAR模型的GMM穩(wěn)健性估計(jì)結(jié)果如表5左欄（1）所示，此時(shí) 表示向量{cr，lr，net}，q等于1。另外，用凈資產(chǎn)收益率（roe）作為銀行凈利差的代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果如表5右欄（2）所示，與上述結(jié)論相同。

（四）脈沖響應(yīng)函數(shù)

將沖擊作用的期限設(shè)置為6期，通過1000次Monte-Carlo隨機(jī)模擬可以得到主要內(nèi)生變量相互之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)。圖1是信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)變量的脈沖響應(yīng)圖及其95%置信區(qū)間。圖2是銀行凈收益和兩風(fēng)險(xiǎn)之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)。圖1和圖2中橫軸表示沖擊的響應(yīng)期數(shù)，縱軸代表內(nèi)生變量對(duì)沖擊的響應(yīng)程度，中間實(shí)線代表脈沖響應(yīng)，外側(cè)虛線代表5%和95%分位點(diǎn)的置信區(qū)間。圖1刻畫了信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間動(dòng)態(tài)沖擊影響。圖2刻畫了銀行凈收益和信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間動(dòng)態(tài)沖擊影響。

表5：銀行凈利差和信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

圖1左圖圖顯示，來自信用風(fēng)險(xiǎn)1%的正交化沖擊引起流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)的程度和方向，右圖顯示來自流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)1%的正交化沖擊引起信用風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)的程度和方向。首先，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)沖擊響應(yīng)隨著滯后期的增加，其沖擊響應(yīng)的強(qiáng)度在逐漸增強(qiáng)。這說明商業(yè)銀行不良貸款率的提高使銀行的流動(dòng)性越來越差，越來越難以滿足客戶的提款要求，銀行的資產(chǎn)質(zhì)量變差。其次，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的一單位沖擊引起信用風(fēng)險(xiǎn)的反方向變化。即銀行流動(dòng)性緊張時(shí)會(huì)更加注重信用風(fēng)險(xiǎn)。但總體看來，兩者之間的相互影響都比較小。

圖2分析銀行凈收益和兩風(fēng)險(xiǎn)之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)，同樣，沖擊作用的期限設(shè)置為6期，通過1000次Monte-Carlo隨機(jī)模擬得到主要內(nèi)生變量相互的脈沖響應(yīng)函數(shù)。圖2左圖刻畫了銀行凈收益和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的動(dòng)態(tài)沖擊影響，右圖刻畫了銀行凈收益和信用風(fēng)險(xiǎn)之間的動(dòng)態(tài)沖擊影響。

圖1：脈沖響應(yīng)函數(shù)（信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)）

圖2：脈沖響應(yīng)函數(shù)（銀行凈收益和信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)）

圖2左圖顯示，來自流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)1%的正交化沖擊引起商業(yè)銀行收益響應(yīng)的程度和方向，右圖顯示，來自信用風(fēng)險(xiǎn)1%的正交化沖擊引起商業(yè)銀行收益響應(yīng)的程度和方向。首先，商業(yè)銀行收益對(duì)于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)沖擊響應(yīng)隨著滯后期的增加，其沖擊響應(yīng)的強(qiáng)度在逐漸增強(qiáng)。這說明銀行承擔(dān)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越大其凈利息收入越多。但是，信用風(fēng)險(xiǎn)的單位沖擊引起銀行凈收益的反方向變化。即雖然銀行通過不良貸款獲得較高利潤，一期過后盈利能力就已經(jīng)開始下降了。

三、結(jié)論及建議

本文基于我國16家上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用聯(lián)立方程模型分析銀行凈收益和信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。同時(shí)運(yùn)用面板VAR模型和商業(yè)銀行收益的代理變量凈資產(chǎn)收益率進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。研究得出如下結(jié)論：（1）信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間沒有明確的經(jīng)濟(jì)意義上的關(guān)系。這與已有文獻(xiàn)的結(jié)論相似（如Imbierowicz and Rauch，2014）[3](p242-256)。（2）銀行凈收益與信用風(fēng)險(xiǎn)是負(fù)向關(guān)系。銀行的不良貸款率高，意味著銀行承擔(dān)較大的信用風(fēng)險(xiǎn)，銀行利息收入減少，盈利能力下降。（3）銀行凈收益與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是正向關(guān)系。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越大說明銀行的活期存款和長期貸款越多，從而銀行獲得較高凈利息收入。

關(guān)于銀行職能的一種說法是投融資中介即資金融通，還有一種說法是銀行創(chuàng)造了流動(dòng)性。銀行未貸出而持有流動(dòng)性可以看作是機(jī)會(huì)成本，從這個(gè)角度來說銀行為獲得較大凈利差更傾向于持有較小流動(dòng)性，這與本文研究結(jié)論相同。但是，營利性是建立在安全性基礎(chǔ)之上的，銀行只有保住特許權(quán)價(jià)值才有機(jī)會(huì)獲得收益。用來支付客戶隨時(shí)提現(xiàn)的負(fù)債雖然只占銀行全部負(fù)債的一部分，但當(dāng)商業(yè)銀行面對(duì)客戶提取現(xiàn)金的需求而不能及時(shí)兌付時(shí)，銀行以不合理的價(jià)格變現(xiàn)自有資產(chǎn)或在外界融資來滿足流動(dòng)性需求時(shí)反而增加了銀行的成本。因此，銀行應(yīng)理性對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)和收益的關(guān)系，在收益最大化的同時(shí)守住安全性底線。同時(shí)應(yīng)加強(qiáng)流動(dòng)性的監(jiān)管，確保銀行持有充足流動(dòng)性減少發(fā)生兌付風(fēng)險(xiǎn)甚至因傳染而發(fā)生恐慌擠兌。這是本文的現(xiàn)實(shí)意義和政策意義。

2008年金融危機(jī)的發(fā)生促使巴塞爾協(xié)議Ⅲ（2010年）在巴塞爾協(xié)議Ⅱ（2004年，巴塞爾協(xié)議于1988年）之后不久便出臺(tái)，其對(duì)于商業(yè)銀行流動(dòng)性和信用風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管加強(qiáng)，并提高了對(duì)于銀行資本的要求，銀行的利潤來源受到影響。與之同時(shí)，利率市場(chǎng)化改革以及互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展使各銀行間的競爭加大，銀行面臨業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型壓力并需要尋找新的利潤增長點(diǎn)。因此本文為銀行在新的監(jiān)管要求下協(xié)調(diào)三原則之間的關(guān)系以及風(fēng)險(xiǎn)管理提供一定的借鑒，也為后續(xù)研究提供了方向。